堆顶

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Heap堆的基本功能数组实现

众所周知，堆是一种很好用的数据结构，是基于完全二叉树的。 1 //堆的数组实现 2 const int Maxsize = 10000; 3 int len = 0; //记录当前size 4 int heap[Maxsize+1]; 5 6 //当然也可以用vector实现 7 vector <int> Heap; 8 9 //每一次插入新的数据，都要和它的父节点比

数据结构与算法 - 4 堆

4. 堆 4.1 树与二叉树树是一种数据结构，比如目录结构树是一种可以递归定义的数据结构树是由n个节点组成的集合：如果n=0，那这是一棵空树；如果n>0,那存在一个节点作为树的根节点，其他节点可以分为m个集合，每个集合本身又是一棵树二叉树：度不超过二的树满二叉树：除了叶子节点，其它节

堆排序

二叉树堆排序需要先了解二叉树的基本常识，注意区分完全二叉树和非完全二叉树，以及要了解二叉树在计算机中的存储方式。这是一棵完全二叉树它在计算机中的存储方式为：如上图所示，完全二叉树在计算机中存储时就像一个链表，只不过要怎么对应父节点和子节点的关系呢？根据这个二叉树看

【学习笔记】堆

一. 概念大根堆：父亲结点的值比孩子结点的值大，即越往上，值越大小根堆：父亲结点的值比孩子结点的值小，即越往上，值越小堆只能找到其中最大/最小的元素（即堆顶元素），不能找到第二大/第三大的元素，即兄弟结点之间没有大小之间的关系，只有父亲结点与孩子节点之间存在大小关系。换句话说，满足

动态求前n个最小值(最大值)

注: 由于最小值和最大值的分析过程完全相同，这里我们只讨论最小值的分析流程，最大值同理问题描述每次给定一个数值，询问此数值以及之前给定数值中最小的n个数例如给定数值的顺序为：8 7 1 2 9 4，设n == 3 8：不足3个数，则答案为8 7：不足3个数，则答案为8 7 1：不足3个数，则答案为8 7 1 2：8 7

题解 loj2736 【「JOISC 2016 Day 3」回转寿司】

题解 loj2736 【「JOISC 2016 Day 3」回转寿司】 \(\texttt{Solution}\) 根据数据范围与时限猜测分块首先考虑 \(l=1,r=n\) 的部分分实际上，仅需把序列扔进大根堆里对于一次询问 \(v\)，比较堆顶与 \(v\) 的大小关系如果堆顶大于 \(v\)，丢掉堆顶，将 \(v\) 加入堆中，接下来的询问值定

6-1 最小堆插入元素和删除堆顶（无哨兵元素） (20 分)

对于给定的最小堆（优先队列），分别实现插入元素和删除堆顶的函数。函数接口定义： int insertIntoHeap(struct Heap* h, int x); // 向堆中插入元素x int deleteMin(struct Heap* h, int* pElement); //将堆顶元素拷贝到pElement所指变量并删除堆顶元素其中，h、x和pElement为参数，h

二叉堆 Heap

闲话二叉堆是一种基础数据结构，主要应用于维护一组数据中的最大最小值。C++ 的STL中的优先队列就是使用二叉堆。一.堆的性质堆是一颗完全二叉树堆的顶端一定是“最大”，最小”的，但是要注意一个点，这里的大和小并不是传统意义下的大和小，它是相对于优先级而言的，当然你也可以把

CF 867E. Buy Low Sell High（反悔贪心+堆）

https://codeforces.com/problemset/problem/867/E 题意： n天，每一天股票市场的股票价格已知每天可以买入一股，或者卖出一股，或者什么也不做初始金钱无限，求最大收益维护一个小根堆对于每一天，若前面没有价格更低的，今日价格加入堆。若前面有价格更低的，即堆顶比今日价格低，就买

数据结构8 堆（Heap）

堆：一种二叉树的结构–完全二叉树，且每个节点的值都≥或≤孩子节点。最大堆：每个节点的值都≥孩子节点（堆顶元素是最大值）最小堆：每个节点的值都≤孩子节点（堆顶元素是最小值）复杂度访问（acess）：无搜索：O(1) (堆顶)添加：O（logN）删除：O(logN）一般是堆顶 Python常用操作 import heapq //创建堆

漫画：寻找无序数组的第k大元素

小灰程序员小灰 ————— 第二天 —————题目是什么意思呢？比如给定的无序数组如下：如果 k=6，也就是要寻找第6大的元素，这个元素是哪一个呢？显然，数组中第一大的元素是24，第二大的元素是20，第三大的元素是17 ...... 第6大的元素是9。方法一：排序法这是最容易想到的方法，先把无

漫画：寻找无序数组的第k大元素（修订版）

小灰程序员小灰本文修改了两个细节：1.方法二中，插入数组A的条件是遍历到的元素“大于”数组A的最小元素，而非”小于”。2.方法三中，节点24从小顶堆下沉的时候，应该和节点17交换，而不是和节点20交换。在此感谢大家的指正。————— 第二天 —————题目是什么意思呢？比如给定

堆小结

堆每个节点权值大于(小根堆)父亲的树形数据结构以下均讨论小根堆的问题普通二叉堆用数组\(a[1:n]\)构成一棵二叉树来维护堆操作，可以做到 1.插入元素 2.查询堆顶 3.删除堆顶或者删除特定元素(需要记录权值位置) 1.插入元素先放到\(a[n+1]\)的位置，然后每次与父亲比较是否交换 v

优先队列和堆

怎么理解优先队列和堆的关系？简单来说：堆排序是一种排序算法，利用堆结构完成排序的功能；优先队列是一种数据结构，它是利用堆来实现。具体来说，堆排序过程：建堆→堆顶就是最大(或小)值，然后堆顶跟最后一个元素交换→调整堆，反复这个过程，直到堆里面所有元素都交换好；而优先队列：建堆→堆顶元

堆排序算法及应用

堆排序算法及应用Github代码连接：堆排序算法堆的性质： 1. 完全二叉树 2.堆中每个节点值都必须大于等于（或小于等于）子树中每个节点的值。完全二叉树非常适合用数组来存储，节省空间，不需要存左右子节点的指针，通过下标就可定位左右节点和父节点。方便理解，以一个从1开始存储的数组为例，左

学习笔记(01):算法&数据结构-topk问题

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/24449/308966?utm_source=blogtoedu1.堆排序时间复杂度O(nlogn)，有有一个while，有一个for 2.冒泡排序，快速排序，插入排序 3.以堆顶元素为准，依次向后遍历，大于堆顶的元素放到堆顶，小于堆顶的元素，不动点赞收藏分享

堆及堆的变种

堆及堆的变种声明参考课件和讲授来自Accelerator，分析懒得打也来自他堆的元素删除借用标记的思想，我们维护一个和原堆同样性质（大根，小根）的堆，每次删除就把它扔到标记堆里面当我们需要 pop 的时候，如果堆顶元素和删除堆顶元素相同，那么就说明这个元素是我们之前删除过的，于是我们就